《数据分析师面经》专题

2023.2.3 一面 一面面试官小姐姐很友善 问简历，数分和数开实习具体工作，数分实习中的核心指标，敏感指标是否给了权限。 两道sql，一道groupby后再加窗口，有点麻烦；另一道简单，无窗口，分组+sum(case when)行转列 问能实习多久，反问该岗位对统计学和机器学习是否有要求 2023.2.6 二面 面试官气场比较强，比较严肃。 为什么有数开和数分的实习还想做数分 怎么理解数分这个

一面比较基础，问题不算多 自我介绍 项目经理（基于简历） 能接受的工作强度 与老板的意见不合时如何处理 上个月每个部门异常打卡的员工数 举例几个pandas中的常见函数及作用，怎样实现聚合 英语能力 哈啰上个月在上海的使用量下降了10%，你怎么看#滴滴##风控#

一共三轮，hrbp面完排序挂了，贡献一下面经。 一面+二面： 1.常规自我介绍，讲了学校专业还有几段实习的大概内容和产出。 2.简历和项目深挖，一面面试官让我介绍一个滴滴做的项目，二面面试官让我讲了两个项目一个是滴滴的一个是一家电商公司的，项目背景和我最后的产出以及后面有没有想过之前做的时候没有考虑到的内容，这块问得非常久… 3. 代码考核，这块其实没怎么问我..可能看我实习时间比较长，具体问了j

发个面经攒攒人品 1.自我介绍 2.用star法则详细你简历中一段实习经历 3.sql窗口函数，窗口函数用法 4.sql手撕

1.自我介绍 2.介绍实习的归因分析case 3.哈啰订单量下降应该怎么分析 4.详细讲一下自己做的ab实验的case 5.一道SQL手写用户id，部门id，薪资返回每个部门前三名 6.口述SQL orderdate，userid，连续两天下单用户，会要求你改进SQL并想多种办法 只有一轮业务面业务面过完不久就hr面了，最后没去。#软件开发笔面经##牛客创作赏金赛#

记录人生第一次工作面试。 公司：建投科技 HR电话邀约线上面试后，发了一个官方项目通知的链接，让提前熟悉了解。 比原定时间提前面试，时长10分钟左右。 面试流程： 1、自我介绍 2、对项目的了解 3、简述项目流程 4、反问环节： 岗位的发展前景 通过这场面试给个人一些建议 问题主要是针对项目，需要好好准备。 复盘： 自我介绍太简单，没有提前准备好，没有突出自我优势和特点，以至于后续没有对个人经历的

总评：一面已挂。有一些题记得不太清楚了，主要考察游戏理解、ABtest、业务。业务和ABtest还需要提升。 1. 自我介绍 2. 玩过哪些游戏。着重问了王者荣耀、决战平安京之类的MOBA手游。 3. 为什么法师一般走中路？ 4. 怎么做ABtest？ 5. 在完成了ABtest后，要给领导汇报，报表/汇报上该写哪些东西？ 6. 游戏中的新手指引，如何从数据分析的角度来看新手指引有没有用？（提示：

问题： 自我介绍 简历上指标选取原则 优缺点 对实习的期待 常用的sql聚合函数 项目落地的措施和策略 怎么保证数据的准确性 非常轻松愉悦的一次面试 期待二面

面试大概40分钟左右，一面就挂了，问的非常偏业务应该是物流方向的，已经有点忘了具体问题了。 1.先自我介绍，大概说了2分钟就介绍一下学校和几段实习。 2.有一段咨询公司数据分析的实习，详细问了我这段实习，然后问了我做的最成功的一件事情是什么。 3.SQL题，一道是订单求每个用户的消费金额，一道是按消费金额分层用户求平均消费金额，然后问我第二个sql题怎么优化代码。（自己确实面试前很久没有写过SQL

前几天收到蚂蚁数据分析的意向书啦，从一面到现在有一个多月了，写写面经回馈大家～ tl：一面4.7-二面4.12-三面4.12-四面4.27 一面（30min） 电话面，比较常规，问实习经历+学校经历，基本没有涉及经历以外的技术问题or产运问题 二面（群面） 形式：围绕支付宝场景中的异动归因、指标体系来展开讨论 流程：40min讨论+5min展示+面试官问问题（每人2-3个问题） 面试官的反馈： 1

刚刚答完题，趁热乎！！！ 选择题9个，在2019年和2021年的笔试题里抽的 填空题6个，也是往年题里的 简答题5个，其中方案问答题2个，SQL编写题3个（是leetcode的原题，刷到过） 真正困难的还是问答题啊#2024秋季招聘##数据分析面试笔试##搜狐畅游2023秋招笔试##2023搜狐畅游游戏数据分析师笔试题#

算法选取在算法选取方面，个人感觉也是要结合业务来实施。首先，要弄清楚业务那边主要关注的是什么指标。而与这一个指标相关的参数有那些，这些参数都是如何来影响这些指标的。至于算法的准确度，这一点，可以通过对数据颗粒度的细化来不断提高。不同的代码对系统的资源调度是不同的，而若你对算法的了解程度最大限度决定了你最终产品的反应快慢！ 但据《财经》记者调查，这些有政府和国资背景的大数据交易所大部分生意寥寥，纯市

SuperMap iClient for Leaflet 对接了 SuperMap iServer 的分布式分析服务，为用户提供大数据分析功能，主要包括： 密度分析 点聚合分析 单对象空间查询分析 区域汇总分析 矢量裁剪分析

现在，我们可以捕捉并过滤网络流量了，那就让我们学以致用，来做一个简单使用的程序吧。 在本讲中，我们将会利用上一讲的一些代码，来建立一个更实用的程序。 本程序的主要目标是展示如何解析所捕获的数据包的协议首部。这个程序可以称为UDPdump，打印一些网络上传输的UDP数据的信息。 我们选择分析和现实UDP协议而不是TCP等其它协议，是因为它比其它的协议更简单，作为一个入门程序范例，是很不错的选择。让我

当你检查一个商业活动并且发现了把它转换为软件应用程序的需求时，数据分析是软件开发早期的一个过程。这是一个官方的定义，当你，一个程序员，应该集中注意力在写别人设计的东西的代码时，这可能会让你相信数据分析是一种更应该归入系统分析的行为。如果我们严格遵循软件工程范式，这可能是正确的。有经验的程序员会成为设计者，最尖锐的设计者变成商业分析师，因此被冠名去思考所有数据需要，并且给你充分定义的任务去执行。这不